CN108894655B - 一种车内智能防窒息系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种车内智能防窒息系统，包括环境检测模块、主控制器、图像采集模块、移动数据传输控制器和云平台，主控制器分别与环境检测模块和图像采集模块连接，图像采集模块通过移动数据传输控制器与云平台连接，云平台通过移动数据传输控制器与主控制器连接。本发明通过判断季节，并采集车内的环境参数，判断车内的环境参数是否满足设定的阈值范围，若不满足阈值范围，则对车内的图像进行人脸识别，以确定车内环境恶劣的情况下是否有人在车内，一旦车内有人，则打开车侧窗进行车内外空气的交换，避免车内人员窒息的问题，能够有效防止不同季节内车辆锁住，而造成儿童窒息，大大消除了车内的安全隐患，具有智能化高的特点。

Description

一种车内智能防窒息系统
技术领域
本发明属于汽车安全技术领域，涉及到一种车内智能防窒息系统。
背景技术
随着经济的不断发展，居民收入的不断提高，人们对于美好生活向往的需求日益增长，更加安全舒适的生活成为多数人们的心声，汽车安全成为生活必不可少的话题。车内窒息事件的频频发生表明车内窒息安全隐患依旧未能有效解决，目前市场存在的汽车防窒息技术和产品并不能满足消费者的安全需求。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车内智能防窒息系统，解决了现有车辆，存在智能化特性差，不能有效避免人员防窒息的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种车内智能防窒息系统，包括环境检测模块、主控制器、图像采集模块、移动数据传输控制器和云平台，主控制器分别与环境检测模块和图像采集模块连接，图像采集模块通过移动数据传输控制器与云平台连接，云平台通过移动数据传输控制器与主控制器连接；
环境检测模块用于实时采集车内的氧气浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度和温湿度信息，并将采集的氧气浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度和温湿度信息发送至主控制器；
主控制器接收环境检测模块发送的车内环境数据，根据主控制器内的阈值触发控制算法对接收的车内环境数据进行分析，判断车内的环境数据是否异常，若环境数据出现异常，则主控制器发送触发指令至图像采集模块；
图像采集模块为摄像头，用于接收主控制器发送的触发指令，对车内进行图像采集，并将采集的车内图像信息发送至移动数据传输控制器；
移动数据传输控制器为GPRS模块，用于接收图像采集模块发送的车内图像信息，并将接收的车内图像信息发送至云平台；
云平台中预先设定的云计算脚本程序对图像接收目录实时进行检测，判断目录路径是否有发送来的图片，当接收到图片时，脚本调用人脸识别子程序，对图片进行识别检测，并产生检测结果文件，云计算脚本程序对检测结果文件进行读取，并将读取的结果发送至移动终端数据传输控制器；
移动数据传输控制器接收云平台反馈的图片检测结果，以判断恶劣车内环境中是否有人体存在，若车内有人，则发送反馈指令至主控制器，主控制器接收反馈指令，执行打开车侧窗操作，以强制交换车内外空气，解决车内人员窒息的问题，发送报警信号至报警器，以进行报警提醒，同时，主控制器发送控制指令至移动数据传输控制器的GPRS模块，向车主打电话、发短信，当侧窗打开后，若车内环境参数满足车内最低参数信息时，侧窗自动关闭，并将侧窗关闭的信息反馈至主控制器，主控制器接收到反馈信息，主控制器控制环境检测模块继续监测车内环境数据；若车内无人，则发送反馈指令至主控制器，主控制接收反馈指令后，不打开车侧窗，实时接收环境检测模块发送的车内环境数据。
进一步地，环境检测模块包括氧气检测单元、二氧化碳检测单元、一氧化碳检测单元和温湿度检测单元；
所述氧气检测单元为氧气传感器，用于实时检测车内的氧气浓度，二氧化碳检测单元为二氧化碳传感器，用于实时检测车内的二氧化碳浓度，一氧化碳检测单元为一氧化碳传感器，用于实时检测车内的一氧化碳浓度，温湿度检测单元为温湿度传感器，用于实时检测车内的温湿度信息，并将检测的室内氧气浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度和温湿度信息发送至主控制器。
进一步地，所述阈值触发控制算法，包括以下步骤：
S1、从云端获取时间数据，并将获取的时间数据发送至主控制器，以判断当前季节；
S2、设置System_Ignore为预留标志位，Primary_Ignore为夏季首要因素忽略位，Secondary_Ignore为春夏季次要因素忽略位，Third_Ignore为冬季因素忽略位，判断Primary_Ignore＝＝1||Secondary_Ignore＝＝1||Third_Ignore＝＝1，若满足条件，则System_Ignore置1，并启动定时器；
S3、累计定时时间，当定时时间到10min后，将System_Ignore、Primary_Ignore、Secondary_Ignore、Third_Ignore依次置零，并执行步骤S4；
S4、控制器控制环境检测模块进行环境数据的采集，夏季温度和氧气浓度占主要因素，一旦温度和氧气浓度中任一环境因素，满足阈值条件则通过并列出口，进入详细判定阶段，首先将会对首要忽略标志位检测，若首要忽略标志位等于1，则直接返回主控制器，反之，则执行步骤S6；若氧气浓度与温度均没有达到阈值，算法将会要求主控制器采集湿度、二氧化碳浓度和一氧化碳浓度浓度，判断湿度、二氧化碳浓度和一氧化碳浓度浓度是否满足设置的数值，当不满足直接回到主控制器，反之有任何一个满足，将会进行检测春夏季次要因素忽略位是否忽略，若忽略，则直接返回，否则，执行步骤S6；
S5、采用温度和二氧化碳为主要因素判别，算法将会要求主控制器，采集车内温度和二氧化碳浓度，判断温度和二氧化碳浓度是否满足阈值，若不满足，则直接回到主控制器，反之，温度和二氧化碳浓度任何一个满足阈值，将会进行检测冬季因素忽略位是否忽略，若忽略直接返回，否则，执行步骤S7；
S6、直接调用人脸识别子程序，进行人体检测，若检测到人的存在，则会直接产生触发信号，反之，则会进行三次人脸识别检测，若三次检测中任何一次检测到人脸都将触发，超过三次则将Secondary_Ignore置1并回到主控制器；
S7、直接调用人脸识别子程序，进行人体检测，若检测到人的存在，则会直接产生触发信号，反之，则会进行三次人脸识别检测，若三次检测中任何一次检测到人脸都将触发，超过三次则将Third_Ignore置1并回到主控制器。
进一步地，所述人脸识别子程序，包括以下识别步骤：
W1、人脸识别程序被调用启动；
W2、读取目录下的接收图片；
W3、对图片进行肤色提取；
W4、对图片进行噪声去除；
W5、进行人脸特征验证；
W6、若满足条件则划出识别区域并生成检测结果文件；
由于影响肤色检测最大的因素是光照，为了消除影响，在进行肤色检测之前，对肤色进行光照补偿，以提高检测率，光照补偿的算法采用参考白算法，进行光照补偿之后对肤色进行建模，最终检测出车内人脸。
进一步地，所述云计算脚本程序的检测方法，包括以下步骤：
H1、程序初始化，检测程序是否缺失必要文件；
H2、缺失则转到文件修复子程序，进行修复；正常则进入主程序检测；
H3、主程序持续对目标文件夹检测，是否收到图片；
H4、未收到则回到步骤H3，收到图片，则继续执行步骤H5；
H5、收到图片则调用人脸识别程序进行图像识别；
H6、处理结束后读取识别结果，调用短信API，将结果发出；
H7、回到步骤H3。
本发明的有益效果：
本发明提供的车内智能防窒息系统，通过对当前所在季节进行判断，并采集车内的温度、湿度、氧气、一氧化碳和二氧化碳浓度，以判断不同季节下，车内的环境参数是否满足设定的阈值范围，若不满足阈值范围，则对车内的图像进行人脸识别，以确定车内环境恶劣的情况下是否有人在车内，一旦车内有人，则发送反馈指令至主控制器，主控制器打开车侧窗进行车内外空气的交换，避免车内人员窒息的问题，能够有效防止不同季节内车辆锁住，而造成儿童窒息，大大消除了车内的安全隐患，具有智能化高的特点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种车内智能防窒息系统的示意图；
图2为本发明中季节判断流程图；
图3为本发明中阈值触发控制算法的流程图；
图4为本发明的流程图；
图5为本发明中人脸识别子程序的流程图；
图6为本发明中云计算脚本程序的检测流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种车内智能防窒息系统，包括环境检测模块、主控制器、图像采集模块、移动数据传输控制器和云平台，主控制器分别与环境检测模块和图像采集模块连接，图像采集模块通过移动数据传输控制器与云平台连接，云平台通过移动数据传输控制器与主控制器连接；
环境检测模块包括氧气检测单元、二氧化碳检测单元、一氧化碳检测单元和温湿度检测单元，氧气检测单元为氧气传感器，用于实时检测车内的氧气浓度，二氧化碳检测单元为二氧化碳传感器，用于实时检测车内的二氧化碳浓度，一氧化碳检测单元为一氧化碳传感器，用于实时检测车内的一氧化碳浓度，温湿度检测单元为温湿度传感器，用于实时检测车内的温湿度信息，并将检测的室内氧气浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度和温湿度信息发送至主控制器；
主控制器接收环境检测模块发送的车内环境数据，根据主控制器内的阈值触发控制算法对接收的车内环境数据进行分析，判断车内的环境数据是否异常，若环境数据出现异常，则主控制器发送触发指令至图像采集模块；
图像采集模块为摄像头，用于接收主控制器发送的触发指令，对车内进行图像采集，并将采集的车内图像信息发送至移动数据传输控制器；
移动数据传输控制器为GPRS模块，用于接收图像采集模块发送的车内图像信息，并将接收的车内图像信息发送至云平台；
云平台中预先设定的云计算脚本程序对图像接收目录实时进行检测，判断目录路径是否有发送来的图片，当接收到图片时，脚本调用人脸识别子程序，对图片进行识别检测，并产生检测结果文件，云计算脚本程序对检测结果文件进行读取，并将读取的结果发送至移动终端数据传输控制器。
移动数据传输控制器接收云平台反馈的图片检测结果，以判断恶劣车内环境中是否有人体存在，若车内有人，则发送反馈指令至主控制器，主控制器接收反馈指令，执行打开车侧窗操作，以强制交换车内外空气，解决车内人员窒息的问题，发送报警信号至报警器，以进行报警提醒，同时，主控制器发送控制指令至移动数据传输控制器的GPRS模块，向车主打电话、发短信，告知车主车内有人，便于车主及时采取措施；当侧窗打开后，空气得到流通，温度降低、湿度参数得到改善，使得车内环境参数满足车内最低参数信息，给车主前来营救争取时间，主控制器启动定时器开始计时，若在GPRS模块拨打电话后，车主未能及时接听，主控制器感知后再次发送指令给GPRS模块，使其继续拨打电话车主，预设三次，持续拨打，设置的时间间隔为1min，若车主仍然无法接通电话，此时计时时间到，车内主控制器一方面开始启动声光报警装置，吸引车辆周围人群的注意，另一方面通过GPS模块将车辆定位信息通过GPRS模块发送给预设的车主以及亲情号码，及时告知危险情况。
侧窗打开后，当车内环境参数满足车内最低参数信息时，侧窗自动关闭，并将侧窗关闭的信息反馈至主控制器，主控制器接收到反馈信息，主控制器控制环境检测模块继续监测车内环境数据；若车内无人，则发送反馈指令至主控制器，主控制接收反馈指令后，不打开车侧窗，实时接收环境检测模块发送的车内环境数据。
所述智能防窒息系统包括两级判别方法，分别为环境参数判断和人脸识别，该系统首先对车内环境参数阈值进行判断，若车内环境参数阈值超过设定阈值，系统才会触发云端的人脸识别算法判断车内是否有人，一旦车内有人，系统采取相应措施，两级判断方法降低了整个系统的功耗，具有智能化特点高以及可靠性高的特点。
在炎热的夏季里，车内环境非常恶劣，车内防窒息系统，如果在没有人的情况下，各个环境传感器依然运行或者不间断触发摄像头，不仅增加了系统的功耗，也严重的影响着系统的使用寿命，本防窒息系统是首先利用云端时间进行季节判定，以判断当前季节。
对于春夏和秋冬分别采用两套控制算法，在夏季为窒息事件发生频率较高的季节，多为高温、一氧化碳，缺氧和湿度过高引起的窒息，冬季主要由于低温以及二氧化碳含量过高引起的窒息，其中，各因素何时会对人体造成伤害，根据人体承受各个因素的范围分别为，co＜50ppm、co2浓度小于空气的1％、相对湿度小于70％、氧气浓度不低于18％、温度阈在负10°至39°范围内，根据以上数值，设置车内最低参数信息，所述车内最低参数信息为co浓度阈值小于35ppm、co2浓度阈值小于空气的0.8％、相对湿度小于50％、氧气浓度不低于16％、温度阈值在-8°到37°之间。
所述阈值触发控制算法，包括以下步骤：
S1、如图2所示，从云端获取时间数据，并将获取的时间数据发送至主控制器，以判断当前季节；
S2、设置System_Ignore为预留标志位，Primary_Ignore为夏季首要因素忽略位，Secondary_Ignore为春夏季次要因素忽略位，Third_Ignore为冬季因素忽略位，判断Primary_Ignore＝＝1||Secondary_Ignore＝＝1||Third_Ignore＝＝1，若满足条件，则System_Ignore置1，并启动定时器；
S3、累计定时时间，当定时时间到10min后，将System_Ignore、Primary_Ignore、Secondary_Ignore、Third_Ignore依次置零，并执行步骤S4；
S4、如图3所示，控制器控制环境检测模块进行环境数据的采集，夏季温度和氧气浓度占主要因素，一旦温度和氧气浓度中任一环境因素，满足阈值条件则通过并列出口，进入详细判定阶段，首先将会对首要忽略标志位检测，若首要忽略标志位等于1，则直接返回主控制器，反之，则执行步骤S6；若氧气浓度与温度均没有达到阈值，算法将会要求主控制器采集湿度、二氧化碳浓度和一氧化碳浓度浓度，判断湿度、二氧化碳浓度和一氧化碳浓度浓度是否满足设置的数值，当不满足直接回到主控制器，反之有任何一个满足，将会进行检测春夏季次要因素忽略位是否忽略，若忽略，则直接返回，否则，执行步骤S6；
S5、如图4所示，采用温度和二氧化碳为主要因素判别，算法将会要求主控制器，采集车内温度和二氧化碳浓度，判断温度和二氧化碳浓度是否满足阈值，若不满足，则直接回到主控制器，反之，温度和二氧化碳浓度任何一个满足阈值，将会进行检测冬季因素忽略位是否忽略，若忽略直接返回，否则，执行步骤S7；
S6、直接调用人脸识别子程序，进行人体检测，若检测到人的存在，则会直接产生触发信号，反之，则会进行三次人脸识别检测，若三次检测中任何一次检测到人脸都将触发，超过三次则将Secondary_Ignore置1并回到主控制器；
S7、直接调用人脸识别子程序，进行人体检测，若检测到人的存在，则会直接产生触发信号，反之，则会进行三次人脸识别检测，若三次检测中任何一次检测到人脸都将触发，超过三次则将Third_Ignore置1并回到主控制器。
如图5所示，所述人脸识别子程序，包括以下识别步骤：
W1、人脸识别程序被调用启动；
W2、读取目录下的接收图片；
W3、对图片进行肤色提取；
W4、对图片进行噪声去除；
W5、进行人脸特征验证；
W6、若满足条件则划出识别区域并生成检测结果文件；
由于影响肤色检测最大的因素是光照，为了消除影响，在进行肤色检测之前，对肤色进行光照补偿，由此提高检测率，光照补偿的算法采用参考白算法，进行光照补偿之后对肤色进行建模，最终检测出车内人脸。
如图6所示，云计算脚本程序的检测方法，包括以下步骤：
H1、程序初始化，检测程序是否缺失必要文件；
H2、缺失则转到文件修复子程序，进行修复；正常则进入主程序检测；
H3、主程序持续对目标文件夹检测，是否收到图片；
H4、未收到则回到步骤H3，收到图片，则继续执行步骤H5；
H5、收到图片则调用人脸识别程序进行图像识别；
H6、处理结束后读取识别结果，调用短信API，将结果发出；
H7、回到步骤H3。
本发明提供的车内智能防窒息系统，通过对当前所在季节进行判断，并采集车内的温度、湿度、氧气、一氧化碳和二氧化碳浓度，以判断不同季节下，车内的环境参数是否满足设定的阈值范围，若不满足阈值范围，则对车内的图像进行人脸识别，以确定车内环境恶劣的情况下是否有人在车内，一旦车内有人，则发送反馈指令至主控制器，主控制器打开车侧窗进行车内外空气的交换，避免车内人员窒息的问题，能够有效防止不同季节内车辆锁住，而造成儿童窒息，大大消除了车内的安全隐患，具有智能化高的特点。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种车内智能防窒息系统，其特征在于：包括环境检测模块、主控制器、图像采集模块、移动数据传输控制器和云平台，主控制器分别与环境检测模块和图像采集模块连接，图像采集模块通过移动数据传输控制器与云平台连接，云平台通过移动数据传输控制器与主控制器连接；
环境检测模块用于实时采集车内的氧气浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度和温湿度信息，并将采集的氧气浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度和温湿度信息发送至主控制器；
主控制器接收环境检测模块发送的车内环境数据，根据主控制器内的阈值触发控制算法对接收的车内环境数据进行分析，判断车内的环境数据是否异常，若环境数据出现异常，则主控制器发送触发指令至图像采集模块；所述阈值触发控制算法，包括以下步骤：
S1、从云端获取时间数据，并将获取的时间数据发送至主控制器，以判断当前季节；
S2、设置System_Ignore为预留标志位，Primary_Ignore为夏季首要因素忽略位，Secondary_Ignore为春夏季次要因素忽略位，Third_Ignore为冬季因素忽略位，判断Primary_Ignore＝＝1||Secondary_Ignore＝＝1||Third_Ignore＝＝1，若满足条件，则System_Ignore置1，并启动定时器；
S3、累计定时时间，当定时时间到10min后，将System_Ignore、Primary_Ignore、Secondary_Ignore、Third_Ignore依次置零，并执行步骤S4；
S4、控制器控制环境检测模块进行环境数据的采集，夏季温度和氧气浓度占主要因素，一旦温度和氧气浓度中任一环境因素，满足阈值条件则通过并列出口，进入详细判定阶段，首先将会对首要忽略标志位检测，若首要忽略标志位等于1，则直接返回主控制器，反之，则执行步骤S6；若氧气浓度与温度均没有达到阈值，算法将会要求主控制器采集湿度、二氧化碳浓度和一氧化碳浓度浓度，判断湿度、二氧化碳浓度和一氧化碳浓度浓度是否满足设置的数值，当不满足直接回到主控制器，反之有任何一个满足，将会进行检测春夏季次要因素忽略位是否忽略，若忽略，则直接返回，否则，执行步骤S6；
S5、采用温度和二氧化碳为主要因素判别，算法将会要求主控制器，采集车内温度和二氧化碳浓度，判断温度和二氧化碳浓度是否满足阈值，若不满足，则直接回到主控制器，反之，温度和二氧化碳浓度任何一个满足阈值，将会进行检测冬季因素忽略位是否忽略，若忽略直接返回，否则，执行步骤S7；
S6、直接调用人脸识别子程序，进行人体检测，若检测到人的存在，则会直接产生触发信号，反之，则会进行三次人脸识别检测，若三次检测中任何一次检测到人脸都将触发，超过三次则将Secondary_Ignore置1并回到主控制器；
S7、直接调用人脸识别子程序，进行人体检测，若检测到人的存在，则会直接产生触发信号，反之，则会进行三次人脸识别检测，若三次检测中任何一次检测到人脸都将触发，超过三次则将Third_Ignore置1并回到主控制器；
图像采集模块为摄像头，用于接收主控制器发送的触发指令，对车内进行图像采集，并将采集的车内图像信息发送至移动数据传输控制器；
移动数据传输控制器为GPRS模块，用于接收图像采集模块发送的车内图像信息，并将接收的车内图像信息发送至云平台；
云平台中预先设定的云计算脚本程序对图像接收目录实时进行检测，判断目录路径是否有发送来的图片，当接收到图片时，脚本调用人脸识别子程序，对图片进行识别检测，并产生检测结果文件，云计算脚本对检测结果文件进行读取，并将读取的结果发送至移动终端数据传输控制器GPRS模块；
移动数据传输控制器接收云平台反馈的图片检测结果，以判断恶劣车内环境中是否有人体存在，若车内有人，则发送反馈指令至主控制器，主控制器接收反馈指令，执行打开车侧窗操作，以强制交换车内外空气，解决车内人员窒息的问题，发送报警信号至报警器，以进行报警提醒，同时，主控制器发送控制指令至移动数据传输控制器的GPRS模块，向车主打电话、发短信；当侧窗打开后，若车内环境参数满足车内最低参数信息时，侧窗自动关闭，并将侧窗关闭的信息反馈至主控制器，主控制器接收到反馈信息，主控制器控制环境检测模块继续监测车内环境数据；若车内无人，则发送反馈指令至主控制器，主控制接收反馈指令后，不打开车侧窗，实时接收环境检测模块发送的车内环境数据。
2.根据权利要求1所述的一种车内智能防窒息系统，其特征在于：环境检测模块包括氧气检测单元、二氧化碳检测单元、一氧化碳检测单元和温湿度检测单元；
所述氧气检测单元为氧气传感器，用于实时检测车内的氧气浓度，二氧化碳检测单元为二氧化碳传感器，用于实时检测车内的二氧化碳浓度，一氧化碳检测单元为一氧化碳传感器，用于实时检测车内的一氧化碳浓度，温湿度检测单元为温湿度传感器，用于实时检测车内的温湿度信息，并将检测的室内氧气浓度、二氧化碳浓度、一氧化碳浓度和温湿度信息发送至主控制器。
3.根据权利要求1所述的一种车内智能防窒息系统，其特征在于：所述人脸识别子程序，包括以下识别步骤：
W1、人脸识别程序被调用启动；
W2、读取目录下的接收图片；
W3、对图片进行肤色提取；
W4、对图片进行噪声去除；
W5、进行人脸特征验证；
W6、若满足条件则划出识别区域并生成检测结果文件；
由于影响肤色检测最大的因素是光照，为了消除影响，在进行肤色检测之前，对肤色进行光照补偿，以提高检测率，光照补偿的算法采用参考白算法，进行光照补偿之后对肤色进行建模，最终检测出车内人脸。
4.根据权利要求1所述的一种车内智能防窒息系统，其特征在于：所述云计算脚本程序的检测方法，包括以下步骤：
H1、程序初始化，检测程序是否缺失必要文件；
H2、缺失则转到文件修复子程序，进行修复；正常则进入主程序检测；
H3、主程序持续对目标文件夹检测，是否收到图片；
H4、未收到则回到步骤H3，收到图片，则继续执行步骤H5；
H5、收到图片则调用人脸识别程序进行图像识别；
H6、处理结束后读取识别结果，调用短信API，将结果发出；
H7、回到步骤H3。
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